BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

dokumen-dokumen yang mirip
BAB I PENDAHULUAN. Citra (image) istilah lain untuk gambar sebagai salah satu komponen

Pengantar Pengolahan Citra. Ade Sarah H., M. Kom

PENGOLAHAN CITRA DIGITAL ( DIGITAL IMAGE PROCESSING )

Proses memperbaiki kualitas citra agar mudah diinterpretasi oleh manusia atau komputer

BAB I PENDAHULUAN. semakin berkembang. Semakin banyak penemuan-penemuan baru dan juga

BAB II LANDASAN TEORI

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

Aplikasi Pembesaran Citra Menggunakan Metode Nearest Neighbour Interpolation

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

PERTEMUAN - 2 PENGOLAHAN CITRA

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

MENGANALISA PERBANDINGAN DETEKSI TEPI ANTARA METODE SOBEL DAN METODE ROBET

Muhammad Zidny Naf an, M.Kom. Gasal 2015/2016

PENINGKATAN KUALITAS CITRA DENGAN METODE FUZZY POSSIBILITY DISTRIBUTION

BAB 1 PENDAHULUAN. menyebabkan pengolahan citra digital memiliki kegunaan yang sangat luas. geologi, kelautan, industri, dan lain sebagainya.

Implementasi Noise Removal Menggunakan Wiener Filter untuk Perbaikan Citra Digital

BAB 2 LANDASAN TEORI

PENGOLAHAN CITRA DIGITAL

Pertemuan 2 Representasi Citra

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara

MAKALAH APLIKASI KOMPUTER 1 SISTEM APLIKASI KOMPUTER GRAFIK KOMPUTER DAN KONSEP DASAR OLAH CITRA. Diajukan sebagai Tugas Mandiri Mata Kuliah NTM

PERBEDAAN GRAFIKA COMPUTER DAN IMAGE PROCESSING. by Ocvita Ardhiani

Model Citra (bag. I)

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. merekam suatu adegan melalui media indra visual. Citra dapat dideskripsikan

Implementasi Morphology Concept and Technique dalam Pengolahan Citra Digital Untuk Menentukan Batas Obyek dan Latar Belakang Citra

Pengolahan Citra INTERACTIVE BROADCASTING. Yusuf Elmande., S.Si., M.Kom. Modul ke: Fakultas Ilmu Komunikasi. Program Studi Penyiaran

GRAFIK KOMPUTER DAN PENGOLAHAN CITRA. WAHYU PRATAMA, S.Kom., MMSI.

BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Sistem Remote Sensing (Penginderaan Jauh)

Perbaikan Kualitas Citra Menggunakan Metode Contrast Stretching (Improvement of image quality using a method Contrast Stretching)

DETEKSI POSISI PLAT NOMOR KENDARAAN BERMOTOR BERDASARKAN AREA CITRA

Konsep Dasar Pengolahan Citra. Pertemuan ke-2 Boldson H. Situmorang, S.Kom., MMSI

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB II LANDASAN TEORI

PERBANDINGAN METODE PREWITT DAN SOBEL DALAM MENDETEKSI TEPI SUATU CITRA DIGITAL

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 1 PENDAHULUAN. berupa gambar, audio (bunyi, suara, musik), dan video. Keempat macam data atau

Analisa Perbandingan Metode Edge Detection Roberts Dan Prewitt

BAB II TI JAUA PUSTAKA

BAB I PENDAHULUAN. teknologi pengolahan citra (image processing) telah banyak dipakai di berbagai

BAB II TEORI DASAR PENGOLAHAN CITRA DIGITAL

PENGENALAN POLA PLAT NOMOR KENDARAAN BERBASIS CHAIN CODE

DETEKSI TEPI KANKER ORGAN REPRODUKSI WANITA MENGGUNAKAN OPERARTOR PREWITT

PERBANDINGAN METODE ROBERTS DAN SOBEL DALAM MENDETEKSI TEPI SUATU CITRA DIGITAL. Lia Amelia (1) Rini Marwati (2) ABSTRAK

ANALISIS CONTRAST STRETCHING MENGGUNAKAN ALGORITMA EUCLIDEAN UNTUK MENINGKATKAN KONTRAS PADA CITRA BERWARNA

Pembentukan Citra. Bab Model Citra

BAB 2 TINJAUAN TEORETIS

BAB I PENDAHULUAN. Citra digital adalah gambaran dari suatu objek yang bersifat analog berupa

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II TEORI PENUNJANG

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

Penentuan Stadium Kanker Payudara dengan Metode Canny dan Global Feature Diameter

Pendahuluan Pengantar Pengolahan Citra. Bertalya Universitas Gunadarma, 2005

BAB II LANDASAN TEORI

IMPLEMENTASI METODE CANNY UNTUK DETEKSI TEPI MUTU DAUN TEMBAKAU

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Dasar Teori Citra Digital

APLIKASI PENGOLAHAN CITRA DIGITAL DENGAN PROSES PERKALIAN DAN PEMBAGIAN UNTUK PENGGESERAN BIT DENGAN MENGGUNAKAN METODE BITSHIFT OPERATORS

DAFTAR ISI. Lembar Pengesahan Penguji... iii. Halaman Persembahan... iv. Abstrak... viii. Daftar Isi... ix. Daftar Tabel... xvi

ANALISIS UNJUK KERJA MEDIAN FILTER PADA CITRA DIGITAL UNTUK PENINGKATAN KUALITAS CITRA

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. Perbaikan kualitas citra merupakan sebuah langkah awal dalam proses

Judul : APLIKASI PERBAIKAN KUALITAS CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN MATLAB 7. 1 Nama : MELISA NPM :

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah

Intensitas cahaya ditangkap oleh diagram iris dan diteruskan ke bagian retina mata.

PENERAPAN STEGANOGRAFI PADA SEBUAH CITRA

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Model Citra (bag. 2)

oleh: M BAHARUDIN GHANIY NRP

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Pengolahan Citra : Konsep Dasar

Analisa Hasil Perbandingan Metode Low-Pass Filter Dengan Median Filter Untuk Optimalisasi Kualitas Citra Digital

Pemampatan citra dengan menggunakan metode pemampatan kuantisasi SKRIPSI. Oleh : Sumitomo Fajar Nugroho M

BAB II. Computer vision. teknologi. yang. dapat. Vision : Gambar 2.1

One picture is worth more than ten thousand words

Faktor Penentu Tingkat Keberhasilan Sistem Deteksi Wajah pada Citra Digital

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang

SATUAN ACARA PERKULIAHAN ( SAP )

KONSEP DASAR PENGOLAHAN CITRA

PENERAPAN METODE SOBEL DAN GAUSSIAN DALAM MENDETEKSI TEPI DAN MEMPERBAIKI KUALITAS CITRA

BAB 1 PENDAHULUAN. Grafika komputer merupakan salah satu topik dalam bidang informatika.

BAB 2 LANDASAN TEORI

Konvolusi. Esther Wibowo Erick Kurniawan

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Yudi Ahmad Hambali Pendahuluan. Area Process. Lisensi Dokumen:

BAB II CITRA DIGITAL

Representasi Citra. Bertalya. Universitas Gunadarma

Batra Yudha Pratama

ANALISA PERBANDINGAN METODE VEKTOR MEDIAN FILTERING DAN ADAPTIVE MEDIAN FILTER UNTUK PERBAIKAN CITRA DIGITAL

APLIKASI PENAJAMAN CITRA GRAYSCALE MENGGUNAKAN METODE GAUSS

Pengolahan Citra (Image Processing)

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang

CS3214 Pengolahan Citra - UAS. CHAPTER 1. Pengantar Pengolahan Citra

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

IMPLEMENTASI METODE SPEED UP FEATURES DALAM MENDETEKSI WAJAH

IMPLEMENTASI PENGOLAHAN CITRA DENGAN MENGGUNAKAN TEKNIK KONVOLUSI UNTUK PELEMBUTAN CITRA (IMAGE SMOOTHING) DALAM OPERASI REDUKSI NOISE

Implementasi Edge Detection Pada Citra Grayscale dengan Metode Operator Prewitt dan Operator Sobel

BAB 2 LANDASAN TEORI

Transkripsi:

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dengan perkembangan komputer dan alat pengambilan gambar secara digital yang semakin berkembang saat ini, sehingga menghasilkan banyak fasilitas untuk melakukan proses pengolahan gambar agar lebih sesuai dengan kebutuhan. Salah satunya adalah deteksi tepi pada gambar, karena dengan menggunakan proses deteksi tepi gambar maka proses pengolahan manipulasi pada gambar akan lebih mudah dilakukan. Deteksi tepi gambar merupakan sebuah proses dimana suatu proses yang menghasilkan tepi-tepi dari obyek-obyek citra yang bertujuan untuk menandai bagian yang menjadi detail citra serta memperbaiki detail citra yang kabur. Tujuan dari penulisan ini tidak lain adalah untuk membuat sebuah perbandingan antara masing-masing operator deteksi tepi, manakah yang lebih baik yang dapat digunakan sesuai dengan kebutuhan. Meskipun citra kaya informasi, namun seringkali citra yang dimiliki mengalami penurunan mutu (degradasi). Seperti mengandung cacat atau derau (noise), warnanya terlalu kontras, kurang tajam, kabur (blurring) dan sebagainya. Agar citra yang mengalami gangguan mulai diinterpretasi (baik manusia maupun mesin) maka citra tersebut perlu dimanipulasi menjadi citra lain yang kualitasnya lebih baik. Operasi-operasi pada pengolahan citra diterapkan pada citra bila: 1. Perbaikan atau modifikasi citra perlu dilakukan untuk meningkatkan kualitas penampakan atau untuk menonjolkan beberapa aspek informasi yang terkandung dalam citra. 2. Elemen di dalam citra perlu dikelompokan dan diukur. 3. Sebagian citra perlu digabung dengan bagian citra yang lain.

Pengolahan citra bertujuan untuk memperbaiki kualitas citra agar mudah diinterpretasi oleh manusia atau mesin (dalam hal ini komputer). Teknik-teknik pengolahan citra mentransformasikan citra menjadi citra yang lain. Jadi masukannya adalah citra dan keluarannya juga citra. Namun citra keluaran mempunyai kualitas lebih baik dari pada citra masukan (Rinaldi Munir, 2004). Citra adalah kumpulan elemen gambar yang secara keseluruhan merekam suatu adegan melalui media indra visual. Citra dapat dideskripsikan sebagai data dalam dua dimensi dalam bentuk matriks M x N. Citra digital adalah citra dua dimensi yang dapat direpresentasikan dengan fungsi intensitas cahaya yang mana X dan Y menyatakan koordinat spasial. Elemen terkecil dari citra digital disebut dengan image element yaitu piksel. Citra adalah fungsi dua dimensi dari intensitas cahaya, intensitas ini disebut juga dengan brightnes (tingkat kecerahan). Fungsi citra f (x.y) ditentukan oleh dua komponen yaitu iluminasi dan refleksi sehingga : f (x,y) = I (x,y) r (x,y) Gambar 1.1 Iluminisasi Sumber Cahaya I (x,y) adalah iluminasi yang datang dari sumber cahaya dan r (x,y) adalah koefesien refeleksi atau transmisi objek, nilai I (x,y) ditentukan oleh sumber cahaya, sedangkan r (x,y) ditentukan oleh karakteristik objek didalam gambar. Nilai r (x,y) = 0 mengindikasikan penerapan total, sedangkan r (x,y) = 1 menyatakan pantulan total. Jika permukaan mempunyai derajat pemantulan nol, maka fungsi intensitas cahaya, f(x,y), juga nol. Sebaliknya, jika

permukaan mempunyai derajat pemantulan 1, maka fungsi intensitas cahaya sama dengan iluminasi yang diterima oleh permukaan tersebut. Citra (image) merupakan salah satu komponen multimedia yang mempunyai peranan sangat penting sebagai suatu bentuk informasi visual. Citra mempunyai karakteristik yang tidak dimiliki oleh data teks, yaitu citra kaya dengan informasi. Secara harafiah, citra (image) adalah gambar pada bidang dwimatra (dua dimensi). Ditinjau dari sudut pandang matematis, citra merupakan fungsi menerus (continue) dari intensitas cahaya pada bidang dwimatra. Sumber cahaya menerangi objek, objek memantulkan kembali sebagian dari berkas cahaya tersebut. Pemantulan cahaya ini ditangkap oleh alat-alat optik, misalnya mata pada manusia, kamera, pemindai (scanner), dan sebagainya, sehingga objek yang disebut citra tersebut terekam. Dengan perkembangan komputer dan alat pengambilan gambar secara digital yang semakin berkembang saat ini, sehingga menghasilkan banyak fasilitas untuk melakukan proses pengolahan gambar agar lebih sesuai dengan kebutuhan. Salah satunya adalah deteksi tepi pada gambar, karena dengan menggunakan proses deteksi tepi gambar maka proses pengolahan manipulasi pada gambar akan lebih mudah dilakukan. Deteksi tepi gambar merupakan sebuah proses dimana suatu proses yang menghasilkan tepi-tepi dari obyek-obyek citra yang bertujuan untuk menandai bagian yang menjadi detail citra serta memperbaiki citra yang kabur. Tujuan dari penulisan ini tidak lain adalah untuk membuat sebuah perbandigan antara masing-masing operator deteksi tepi, manakah yang lebih baik yang dapat digunakan sesuai dengan kebutuhan. 1.2 Identifikasi Masalah Salah satu operasi utama dalam pengolahan citra adalah deteksi tepi (edge detection). Tepi digunakan untuk proses segmentasi dan indentifikasi objek di dalam citra. Idealnya proses deteksi tepi akan menggambarkan bentuk geometris dan membentuk efek relief didalamnya, dari suatu objek dan mengidentifikasi garis - garis yang mendasari objek - objek tersebut.

Pada penulisan skripsi ini, akan dibuat suatu aplikasi pengolahan citra untuk deteksi edge pada area image. Bagaimana cara menganalisis edge dari penerapan metode edge pada area image tersebut, untuk mendeteksi edge pada area image. 1.3 Pembatasan Masalah Pada skripsi ini pembahasan akan dibatasi pada permasalahan-permasalahan sebagai berikut : 1. Simulasi dipakai program Delphi saja dari sekian banyak program 2. Perbandingan metode edge pada area image dengan menggunakan tiga metode yaitu : Sobel, Prewitt dan Robert 3. Penelitian ini tidak merancang perangkat kerasnya 1.4 Tujuan Penelitian Tujuan dari penelitian ini adalah membahas beberapa metode deteksi edge dan hasil yang didapat pada objek, serta menerapkan metode deteksi edge tersebut kedalam sebuah prosedur program dengan menggunakan komputasi DELPHI 1.5 Kontribusi Penelitian Kontribusi dari penelitian ini diharapkan dapat memperkaya literature mengenai edge detection. Disamping itu juga dapat diterapkan dari berbagai sektor, umumnya processing image banyak digunakan oleh pertelevisian, perfilman, periklanan. 1.6 Metodologi Penelitian Penelitian dilakukan dengan beberapa tahapan yaitu : 1. Studi Literatur.

Dimulai dengan studi kepustakaan yaitu mengumpulkan bahan-bahan refrensi baik dari buku maupun dari artikel, paper, jurnal, makalah dan situs internet mengenai edge detection. Untuk pembuatan aplikasinya, dan beberapa referensi lainnya untuk menunjang pencapaian tujuan skripsi. 2. Analisis Masalah. Pada tahap ini dilaukan analisis terhadap beberapa metode deteksi edge. 3. Pengujian. Pengujian program dan mencari kesalahan pada program hingga program ini dapat berjalan sesuai dengan yang di rancang. 4. Penyusunan laporan dan kesimpulan akhir. Pada tahap ini, menyusun laporan hasil analisis dan perancangan kedalam format penulisan skripsi dengan disertai kesimpulan akhir. 1.7 Sistematika Penulisan Langkah-langkah atau tahapan-tahapan yang ditempuh dalam menyelesaikan penelitian ini adalah : BAB 1 : PENDAHULUAN Pada bab ini meneragkan mengenai latar belakang pemilihan judul, rumusan masalah, batasan masalah, tujuan penelitian, manfaat penelitian, metode penelitian, dan sistematika penulisan. BAB 2 : LANDASAN TEORI Pada bab ini meneragkan tentang teori-teori yang mendukung pembahasan bab selanjutnya, yang berhubungan dengan program yang dirancang, serta bahasa pemrograman yang digunakan. BAB 3 : ANALISIS dan PERANCANGAN APLIKASI Pada bab ini mengemukakan tentang analisis masalah program yang akan dirancang dan rancangan program yang digunakan dalam penulisan skripsi ini.

BAB 4 : PERANCANGAN dan IMPLEMENTASI Pada bab ini mengemukakan tentang hasil implementasi sistem yang dirancang mencakup uji coba sistem, tampilan, serta perangkat yang dibutuhkan, serta analisis sistem yang dirancang untuk mengetahui kelebihan dan kelemahan sistem yang dibuat.